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本文目录一览：
- 1、Oracle数据库查询优化方案(处理上百万级记录如何提高处理查询速度)
- 2、如何利用Mahout和Hadoop处理大规模数据
- 3、关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法
Oracle数据库查询优化方案(处理上百万级记录如何提高处理查询速度)
1、因此理论上Direct-Path插入会比常规插入速度更快，因为Direct-Path直接使用新数据块，而常规插入要遍历freelist获取可用空闲数据块，如果同 nologging 配合，这种速度优势会更加明显。
2、创建索引，创建合适的索引可以大大提高查询速度。但是你的这张大表如果会频繁的进行update、insert等操作，索引会导致这些操作变慢。就有可能需要进行动态索引的使用。
3、创建物理视图。在试图中固化排序。2。你的数据是百万级别，测试一下你的时间是耗费在排序上，还是数据提取上。甚至显示上。3。你的id是数字型的吧，要是字符型，那肯定慢啊。4。使用存储过程中的pipeline来提取数据。
如何利用Mahout和Hadoop处理大规模数据
1、存：大数据高性能存储及管理 这么多的业务数据存在哪里？这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。
2、a. Mahout是基于Hadoop的数据挖掘和机器学习的算法框架，Mahout的重点同样是解决大数据的计算的问题。b. Mahout目前已支持的算法包括，协同过滤，推荐算法，聚类算法，分类算法，LDA， 朴素bayes，随机森林。
3、而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统***，特别是I/O会有极大的占用。
4、NoSql和Hadoop： NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。
5、比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法
1、使用索引：索引是MySQL中一种优化查询速度的技术。在处理大量数据时，索引可以显著提高查询速度。要使用索引，需要在数据库表中添加索引，以便快速查找数据。
2、查看建立索引前面的返回的结果。***如没有索引的话，explain会显示返回查询全表的数据自然会很慢了。
3、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
4、优化“mysql数据库”来提高“mysql性能”的方法有：选取最适用的字段属性。MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。
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